ConfRank
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- University of Bonn,Institute for Numerical Simulation,Fraunhofer Institute for Algorithms and Scientific Computing
- Organisatietype
- Academia,Academia
- Land
- Germany
- Gepubliceerd
- 24 November 2024
- Auteurs
- Christian Hölzer, Rick Oerderm, Stefan Grimme, Jan Hamaekers,
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Biology
- Taak
- Drug discovery
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- parameters
- 150K
- Training gegevens
- 1,396,310 tokens
7,349 molecular ensembles × 20 conformers = 146,980 conformers Pairs per ensemble = (20 × 19) ÷ 2 = 190 pairs Total pairs = 7,349 ensembles × 190 pairs = 1,396,310 datapoints
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- NVIDIA GeForce RTX 3070
- Gebruikte chips
- 1
- Stroomverbruik
- 238 W
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Record vertrouwen
- Confident
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- ConfRank: Improving GFN-FF Conformer Ranking with Pairwise Training
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Over dit model
ConfRank werd gepubliceerd door University of Bonn,Institute for Numerical Simulation,Fraunhofer Institute for Algorithms and Scientific Computing, in het land geregistreerd als Germany, tijdens November 2024. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als academia,Academia.
Het werkt in het domein van Biology, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van drug discovery.
Dit is een gesloten model: de getrainde waarden zijn bij degene gebleven die ze geproduceerd hebben, en er is geen lokale versie om te draaien.
Hoe het getraind werd
Het is getraind op een corpus van ongeveer 1,396,310 tekstokens
Antwoorden
ConfRank — veelgestelde vragen
ConfRank— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door University of Bonn,Institute for Numerical Simulation,Fraunhofer Institute for Algorithms and Scientific Computing, gebaseerd op Germany, een organisatie geclassificeerd als academia,Academia.
ConfRank— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in November 2024. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
ConfRank— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Biology, en wordt geregistreerd als het afhandelen van drug discovery. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.
ConfRank— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
ConfRank— is het open-source?
De licenties werden nooit vastgelegd in onze brondocumenten. We beschouwen niet-verklaarde licenties als gesloten, omdat een niet-vastgelegde licentie er geen is om op te vertrouwen.
ConfRank— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 150K. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.